필요에 의해서 모처럼 VMWare Player를 설치하고 CentOS 6.4 64bit OS를 VM에 설치했다.
최신 stable 버전인 nginx 1.6.2를 설치하려고 다운로드를 받았다.

예전 기억을 되살려서 설치를 해보니 다음과 같은 과정을 거치면 깔끔하게 설치가 끝난다.

root 계정 로그인
Terminal 실행
> yum -y install gcc-c++
> yum -y install pcre* openssl* zlib*
> ./configure
       --prefix=/home/userid/nginx
       --sbin-path=/home/userid/nginx/nginx
       --conf-path=/home/userid/nginx/nginx.conf
       --pid-path=/home/userid/nginx/nginx.pid

Chapter 3. Programming with RDDs

 

이 장에서는 Data를 가지고 작업을 수행할 수 있는 Spark's Core Abstraction인 RDD(Resilient Distributed Dataset)에 대해서 소개하고자 한다. RDD는 간단히 말해서 element들의 distributed collection이다. Spark내에서 모든 작업들은 결과를 계산하기 위해서 새로운 RDD를 생성하거나 기존 RDD를 변형하거나 RDD상에서 연산을 호출하는 것으로써 이루어진다. Spark의 엔진에서는 자동으로 RDD내의 Data를  Cluster로 분산시키고,  수행하고자 하는 작업을 병렬로 처리한다.
 

Data Scientist나 Engineer 모두 이번 장을 읽어야 한다. Spark에서 RDD가 Core Concept이기 때문이다. Interactive Shell에 있는 example들을 실행해보기를 강력히 추천한다. 이번 장의 모든 code들은 이 책의 Git Hub Repository에 있다. (https://github.com/databricks/learning-spark)

 

RDD Basics

 

Spark에서 RDD는 간단하게 말하자면 Object들의 Distributed Collection이라고 할 수 있다. 각각의 RDD는 Cluster의 여러 다른 Node에서 계산되는데 사용되는 multiple partition으로 나누어져 있다. RDD는 다양한 형태의 User-Defined Class인 Python, Java, Scala Object를 포함할 수 있다.

 

User는 RDD를 외부 Dataset을 loading하는 경우와 Driver Program을 통해 Object의 Collection을 분산 처리하는 경우의 2가지 방법을 통해서 생성할 수 있다. 우리는 이미 SparkContext.textFile()을 사용해서 String 형태의 RDD를text file에서 loading하는 것을 살펴 보았다.

 

(Example 3-1. Creating an RDD of strings with textFile() in Pythpn)

>>> lines = sc.textFile("README.md")

 

한번 생성되면, RDD는 다음 2가지 형태의 연산을 제공한다. : transformation and action

 

Transformation(변형)은 이전 RDD로부터 새로운 RDD를 구성한다. 예를 들면, 우리가 전에 보았던 한가지transformation은 기술한 것과 매칭되는 data filtering이다. 예제로 만든 text file에서는 Python을 포함하는 string으로 이루어진 새로운 RDD를 생성하는데 사용할 수 있다.

 

>>> pythonLines = lines.filter(lambda line: "Python" in line)

 

한편, action은 RDD를 기반으로 결과를 계산하고, driver program에 그 결과를 return하거나 HDFS와 같은 외부storage system에 그 결과를 저장하는 것이다. 앞에서 살펴본 action의 한가지 예인 first()는 RDD에서 첫번째element를 return한다.

 

>>> pythonLines.first()

u'## Interactive Python Shell'

 

Transformation과 action의 차이점은 Spark과 RDD를 계산하는 방식 때문이다. 비록 여러분이 어느 때라도 새로운RDD를 정의할 수 있을지라도, Spark는 단지 최초에는 action에서 RDD를 사용하는 lazy fashion으로 계산을 수행한다. 이러한 접근법은 처음에는 일반적이지 않게 보일지도 모르지만, big data로 작업할 때는 이해가 된다. 예를 들어, 위에서 언급한 첫번째 예를 고려해 보자. 우리는 text file을 정의하고 Python 문자열을 가진 string을 추출해 낼 것이다. 만약, 우리가 lines = sc.textFile(…)을 호출했을 때, Spark가 text file내의 모든 line을 load하고 저장한다면 많은 storage space를 낭비하게 되고, 수많은 line의 filter output을 받게 될 것이다. 대신에, Spark는transformation의 전체 chain에 대해서 한차례 보고, 그 결과에 필요한 data에 대해서만 연산할 수 있다. 사실 first() action 수행할 때, Spark는 단지 first match line에 해당하는 line을 찾을 때까지 scan만 하면 된다. 전체 파일에 대해서 read하지 않아도 된다.

 

마지막으로 Spark의 RDD는 기본적으로 여러분이 action을 실행할 때마다 매번 재계산된다. 만약, 여러 action에서RDD를 재사용하고자 한다면, RDD.persist()를 사용하여 RDD를 Persist(지속하여 유지)하도록 Spark에게 요청할 수 있다. 최초 연산 후에, Spark는 RDD content를 memory (Cluster내의 여러 machine에 나누어진 memory)에 저장할 것이다. 그리고 이후 여러 action에서 재사용할 수 있다. Memory 대신 Disk에 RDD를 persist(지속적으로 유지)하는 것도 가능하다. 기본적으로 persist하지 않도록 하는 것이 비정상적으로 보일지도 모르지만, big dataset에 대해서 생각해 보면 이해가 된다. 만약 여러분이 RDD를 재사용하지 않을 것이라면, Spark는 단지 한차례 data를 이용하여 결과를 계산할 것이기 때문에 storage space를 낭비할 이유가 없다.

 

실제로는 memory에 data 중에서 subset을 load하고 반복적인 query를 수행하기 위하여 persist를 종종 사용한다.예를 들어, Python 문자열을 포함하고 있는 README line들에 대해 여러 결과를 계산하고 싶어한다면 다음과 같은 코드를 작성할 수 있다.

 

>>> pythonLines.persist()

>>> pythoneLines.count()

2

>>> pythonLines.first()

u'## Interactive Python Shell'

 

요약하자면, 모든 Spark program과 shell session은 다음과 같이 동작할 것이다.

a.External Data로부터 input RDD를 생성한다.

b.     Filter()와 같은 transformation을 사용하여 새로운 RDD를 정의하기 위해 변형한다.

c. 재사용을 위한 중간 결과물인 RDD를 유지하기 위하여 Spark에 persist()를 요청한다.

d.     Spark에 의해 최적화되고, 실행되는 병렬 연산을 시작하기 위해 count()나 first()와 같은 action을 실행한다.

 

이 장의 나머지 부분에서는 이 과정에 대해서 자세히 들여다볼 것이다. Spark의 가장 기본이 되는 공통 RDD operation에 대해서도 다룰 것이다.

Spark에 application이 한번 link된 이후에는 Spark Package를 프로그램에 import하여 SparkContext를 생성할 수 있다. Application을 설정하기 위해서 SparkConf object를 생성하고, 그 이후에 SparkContext를 생성할 수 있다. 각각의 언어에 따라 지원되는 간단한 example은 다음과 같다.

 

[Initializing Spark in Python]

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")

sc = SparkContext(conf)

 

[Initializing Spark in Java]

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App");

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

 

[Initializing Spark in Scala]

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.SparkContext

import org.apache.spark.SparkContext._ 

val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")

val sc = new SparkContext("local", "My App")

 

위의 예제에서는 2개의 파라미터를 넘겨서 SparkContext 초기화를 위한 최소한의 방법을 보여준다.

·         Cluster URL : 예제에서는 "local"이라고 쓰인 부분이다. 어떻게 Cluster에 접속할지를 Spark에 말해주는 부분이다. "local"은 Cluster에 연결하지 않고, local machine의 하나의 thread에서 Spark에서 실행하는 특별한 값을 의미한다.

·         Application name : 예제에서는 "My App"이라고 쓰인 부분이다. 이것은 Cluster에 연결할 때, cluster manager UI에서 표시되는 application의 identify이다.

 

추가적인 파라미터들은 application이 어떻게 실행되는지 혹은 Cluster 상에 추가되는 code에 대한 설정을 위하여 존재한다. 하지만, 이 부분은 책의 나중에 다룰 것이다.

 

SparkContext를 초기화한 이후에 이전에 보여준 RDD를 생성하고 다루는 모든 method를 사용할 수 있다.

 

끝으로, Spark를 종료하기 위해서는 SparkContext의 stop() method를 호출하거나 application에서 System.exit(0)이나 sys.exit()를 호출하여 간단하게 종료할 수 있다.

 

이 짧은 overview는 랩탑에서 Standalone Spark application을 실행하기에는 충분하다. 더 많은 advanced configuration을 위해서 이 책의 이후 챕터에서 어떻게 application이 Cluster에 접속하는지, Application 패키징을 포함하여 어떻게 자동으로 worker node에 code가 배포되는지에 대해서 다룰 것이다.

 

Conclusion

 

이 챕터에서는 Spark를 다운로드하고 랩탑에서 실행하고, standalone application을 통해 interactive하게 동작하는 부분을 살펴보았다. Spark의 Core Concept에 대해서 간단히 살펴보고, Spark를 이용한 프로그래밍도 살펴보았다. SparkContext와 RDD를 생성하는 driver program과 병렬 연산을 처리하는 부분에 대해서도 살펴보았다. 다음 장에서는 RDD operate가 어떻게 이루어지는지에 대해서 더 깊이 살펴볼 것이다.